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网购网站用户行为分析与实现

摘要第5-6页
ABSTRACT第6页
第一章 绪论第10-16页
    1.1 选题背景第10页
    1.2 研究现状概述第10-13页
    1.3 研究目标和意义第13页
    1.4 本文的研究思路第13-15页
    1.5 本文的结构安排第15-16页
第二章 研究的理论基础第16-26页
    2.1 中文分词第16-18页
    2.2 主题提取第18-20页
    2.3 灰色预测模型第20-22页
    2.4 空间向量模型第22-23页
    2.5 开发技术第23-25页
        2.5.1 开发工具GCC第23页
        2.5.2 开发平台介绍第23-24页
        2.5.3 Qt技术介绍第24页
        2.5.4 STL标准模版库第24-25页
    2.6 本章小结第25-26页
第三章 中文分词系统和推荐方法第26-36页
    3.1 中文分词系统ICTCLAS第26-30页
        3.1.1 系统的处理模型第26-27页
        3.1.2 分词系统的C++接第27-30页
    3.2 数据挖掘第30-32页
    3.3 推荐系统第32-35页
        3.3.1 推荐方法第32-33页
        3.3.2 广告推荐系统组成第33-35页
    3.4 本章小结第35-36页
第四章 网购用户研究系统的需求与设计第36-51页
    4.1 总体设计和需求分析第36-39页
        4.1.1 用户需求分析第36-37页
        4.1.2 功能需求分析第37-38页
        4.1.3 性能需求分析第38-39页
    4.2 数据结构设计第39-43页
        4.2.1 数据结构与程序之间的关系第39-40页
        4.2.2 物理结构设计第40页
        4.2.3 数据库的设计第40-43页
    4.3 系统数据设计第43-45页
    4.4 分词程序设计第45-46页
    4.5 特征值程序设计第46-47页
    4.6 数据接.设计第47页
        4.6.1 外部接第47页
        4.6.2 内部接第47页
    4.7 预测算法设计第47-49页
    4.8 匹配算法设计第49页
    4.9 界面设计第49-50页
    4.10 本章小结第50-51页
第五章 网购用户研究系统的具体实现第51-66页
    5.1 开发环境搭建第51-52页
        5.1.1 开发平台展示第51页
        5.1.2 Qt安装示意图第51-52页
    5.2 中文分词程序实现第52-54页
        5.2.1 文件分词处理第53页
        5.2.2 建立用户字典第53-54页
    5.3 用户历史访问日志组织第54-57页
        5.3.1 用户历史数据第54页
        5.3.2 对用户历史数据的处理第54-55页
        5.3.3 用户历史数据的组织形式第55-57页
    5.4 广告数据组织第57-58页
        5.4.1 广告数据第57页
        5.4.2 广告数据的组织形式第57-58页
    5.5 灰色预测模型的实现第58-59页
        5.5.1 源数据说明第58页
        5.5.2 核心程序代码第58-59页
    5.6 对广告数据进行匹配第59-60页
    5.7 对广告数据进行转换第60-61页
    5.8 对用户数据进行匹配第61-62页
    5.9 结果推送第62-63页
    5.10 准确率与召回率的计算第63-65页
        5.10.1 准确率与召回率的相关介绍第63-64页
        5.10.2 准确率与召回率计算模块第64-65页
    5.11本章小结第65-66页
第六章 系统测试第66-71页
    6.1 测试环境第66页
    6.2 测试用例第66-67页
    6.3 测试步骤第67-70页
    6.4 结果分析第70页
    6.5 本章小结第70-71页
第七章 全文总结与展望第71-72页
致谢第72-73页
参考文献第73-75页

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